多樣類別感知自我訓練緩解選擇偏差以實現更公平的學習

多樣類別感知自我訓練(DCAST)是一種模型無關的半監督學習框架,通過類別感知和樣本多樣性策略逐步納入未標記數據,以緩解選擇偏差,提高機器學習模型的泛化能力。